package com.robot.service;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

import java.util.Base64;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@Service
public class TencentASRService {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(TencentASRService.class);

    @Value("${tencent.asr.appid:}")
    private String appId;

    @Value("${tencent.asr.secret-id:}")
    private String secretId;

    @Value("${tencent.asr.secret-key:}")
    private String secretKey;

    private final RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();

    /**
     * 将语音转换为文本
     * 
     * @param audioData 音频数据字节数组
     * @return 识别出的文本
     */
    public String speechToText(byte[] audioData) {
        logger.info("开始进行语音识别，音频大小: {} 字节", audioData.length);
        
        try {
            // 这里是简化版的实现，实际项目应该调用腾讯云ASR API
            // 完整实现应包括签名计算、请求构建等
            
            // 模拟识别结果
            return simulateRecognition(audioData);
        } catch (Exception e) {
            logger.error("语音识别失败", e);
            throw new RuntimeException("语音识别失败: " + e.getMessage(), e);
        }
    }
    
    /**
     * 模拟语音识别，用于开发测试
     */
    private String simulateRecognition(byte[] audioData) {
        // 在实际项目中，这里应该替换为真实的API调用
        // 这里仅用于演示
        
        // 模拟延迟
        try {
            Thread.sleep(500);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
        
        // 模拟识别结果
        String[] sampleTexts = {
            "查询一分公司五月份的火警次数",
            "二分公司上半年的维保情况",
            "三分公司去年的火警情况",
            "今年一分公司的维保状态",
            "小智你好，帮我查询下二分公司的情况"
        };
        
        // 根据音频数据长度选择不同的模拟文本
        int index = audioData.length % sampleTexts.length;
        
        logger.info("语音识别完成，结果: {}", sampleTexts[index]);
        return sampleTexts[index];
    }
} 